9年间使存货周转天数缩短到十分之一，雅戈尔的库存管理经历其实是一场使市场数据更为透明的“玻璃化”变革。

　　掌握真实数据

　　雅戈尔其实是在迫不得已的情况下进行供应链改革的。在2001年前后，服装市场已由卖方市场转变为买方市场，导致企业利润趋薄。同时，服装行业也开始面临一系列的挑战：原有的根据订货安排生产计划的模式不能及时满足市场需求，造成服装制造厂生产能力过剩，库存积压等问题；此外还包括：库存和物流成本压力凸现，企业普遍缺乏对市场需求的洞察和快速反应能力等。

　　雅戈尔也遇到了同样的问题。在2001年，雅戈尔仅衬衣一项就积压了大量的资金。雅戈尔副总经理陈志高告诉《中国经营报》记者，在雅戈尔意识到供应链管理非做不可之前的2001年，各种各样的新问题已经显现。其中最为突出的是，不仅库存积压多，而且库存周转天数达到360天，这相当于一年才周转一次。

　　谁都知道：按照市场的需要及时更换配货策略是解决库存积压的有效方法，但如何才能把销售渠道的信息及时地反映给生产和配送环节呢？陈志高说，雅戈尔是先从掌握销售终端的真实数据开始入手的。

　　并不是说雅戈尔在此之前没有掌握各个营业点的销售数据，而是各个区域的数据分散在全国，并不集中在总部管理，在这些数据的真实性很难保证的情况下，雅戈尔集团很难对这些数据进行分析，更不用说拿这些数据指导生产和配送了。

　　陈志高不无感慨地回忆雅戈尔统一数据管理的艰难性。很容易想到的阻力就是各销售网络的不配合，谁都知道信息不透明意味着有更多的空子可钻。于是刚开始的时候，雅戈尔选择了试点推行，IT部门先在安徽、河南等区域建设为地区服务的数据仓库系统，同时也保证这些来自一线的销售情况同时能被总公司及时了解。

　　在掌握了一线数据的前提下，雅戈尔随即上线了DRP(配送需求计划)系统，这套系统管理企业的分销网络，可以使供应商和经销商之间实时地提交订单、查询产品供应和库存状况，并获得市场、销售信息及客户支持。

　　快速调整生产

　　数据统计并不是解决库存积压的最终方法，只是一个基础，真正要做到零库存，必须让生产设计等各个环节灵动起来。

　　服装行业里有个“343”原则，即在服装厂收到订单之后，会将第一批生产出的订单总量30%的货物投入市场。这第一批30%的货物，是用来市场试水的。在这些货物中，哪些款式受欢迎、哪些不受欢迎，厂家会根据市场的反馈情况来修正订单，订单一般都是预期的生产数量；第二批40%的货物基本上是根据市场需求，会形成市场销售的主力；而最后的30%则主要满足补货需求。

　　这样的行业准则导致销售信息能否快速反馈到厂家，并成为服装厂商能否在市场上取胜的关键。雅戈尔集团信息总监顾跃君说，数据仓库系统给雅戈尔带来的收益非常明显：2001年到2009年，企业的全国零售业务每年以20%的速度增长，而库存周转天数每年下降36天。

　　灵动供应链

　　雅戈尔希望不止是做到零库存，最好还能够让整个运营环节都因此动起来，像智能化的机器人一样，不但各个环节都能够根据市场的需要调整策略，整个集团的决策流程也能够因此而变得更加科学。2009年9月，已经进行了8年供应链建设的雅戈尔和IBM合作，试图让雅戈尔的供应链系统更加智能。

　　据了解，IBM为雅戈尔的下游供应链设计了“喝酒模式”，即喝啤酒时服务员能通过透明的酒杯看见你的酒还剩多少，如果你要就再给你倒，喝酒就很少有剩下的，就好比雅戈尔通过网络掌握专卖店的西服究竟销售出了多少，再决定供不供货，供多少货。“喝酒模式”要延伸到整条供应链，将来雅戈尔的信息系统要打通西服生产的每一环节，从面料、生产、配送到销售，雅戈尔的老总在自己的办公室里要能看见每一件西服的生产和销售情况，每一家卖场的销售情况和每一批西服的配送情况。

　　借助于IBM的商业智能软件Cognos，雅戈尔能够及时抽取供应链系统中的重要数据并按需进行多维分析，辅助领导层制定公司策略及生产采购计划，随时响应千变万化的服装市场需求，并通过统一系统平台同步发出货物的配送指令，及时调整策略。雅戈尔集团首席技术官顾跃君说：Cognos 十分开放，能与各种数据库、数据仓库良好地兼容，这就为系统的部署节约了很多的人力及时间成本。事实上，销售渠道的数据分析确实为雅戈尔带来很大的利润，雅戈尔之前有2000多家店铺，整合到现在的1500多家，销售额却翻了3倍。这样不仅可以节省资源的投入，同时对商品库存也很有帮助。

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